JP6693900B2 - コンテンツ提供装置、コンテンツ提供方法およびコンテンツ提供プログラム - Google Patents

Description

本発明は、コンテンツ提供装置、コンテンツ提供方法およびコンテンツ提供プログラムに関する。

近年、インターネットの飛躍的な普及に伴い、インターネットを介した販売が盛んになり、例えば、ＥＣ（Electronic Commerce）サイトに商品を出品し、商品をユーザに販売する技術が提供されている。例えば、出品された商品に設定された販売目標数と現在の販売数とに基づいて商品の販売価格を変更する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１３−１２０５６２号公報

しかしながら、上記した従来技術は、商品の販売価格を変更しているにすぎず、販売目標数が達成可能であるか否か等の予測を行うものではない。したがって、例えば出品者が目標販売数を達成するために広告を出稿しようとする場合、過剰な広告出稿、あるいは、不十分な広告出稿をしてしまうおそれがある。つまり、従来は、出品者に対して適切な広告コンテンツを提供する点で改善の余地があった。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、出品者に対して適切な広告コンテンツを提供することができるコンテンツ提供装置、コンテンツ提供方法およびコンテンツ提供プログラムを提供することを目的とする。

本願に係るコンテンツ提供装置は、ストアが扱う商品の広告に関する指標の実績値に基づいて前記指標が類似する指標グループに前記ストアを分類する指標分類部と、前記指標分類部によって分類された前記指標グループに属する他ストアが扱う他商品の前記実績値に基づいて前記ストアが扱う商品の販売に関する売上指標を予測する予測部と、前記予測部によって予測された前記売上指標に基づいて前記ストアに対して前記商品の広告に関するコンテンツを提供する提供部と、を備えることを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、出品者に対して適切な広告コンテンツを提供することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係るコンテンツ提供処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係るコンテンツ提供システムの構成を示す図である。 図３は、実施形態に係るコンテンツ提供装置の構成を示すブロック図である。 図４は、実施形態に係る商品情報の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係るストア情報の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る広告情報の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る予測部の予測処理の一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る販売予測画面の一例を示す図である。 図９は、実施形態に係るコンテンツ提供装置が実行する提供処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１０は、コンテンツ提供装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係るコンテンツ提供装置、コンテンツ提供方法およびコンテンツ提供プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係るコンテンツ提供装置、コンテンツ提供方法およびコンテンツ提供プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

（実施形態）
〔１．コンテンツ提供処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係るコンテンツ提供処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係るコンテンツ提供処理の一例を示す図である。図１では、実施形態に係るコンテンツ提供装置１は、各ストアが扱う商品の広告に関する指標の実績値を記憶していることとする。

広告に関する指標とは、ＥＣサイトにおいて、例えば商品を検索したり、商品を購入したりするユーザの行動に関する指標である。図１に示す例では、広告に関する指標として、「ｉｍｐｓ」、「ＣＴＲ」、「ＰＶ」、「ＵＵ」、「ＣＶＲ」、「売上（万円）」、「ＲＯＡＳ」、「広告実績」等といったものがある。これら指標の詳細については、図５で後述する。

実施形態に係るコンテンツ提供装置１は、広告に関する指標の実績値に基づいて商品の販売に関する売上指標を予測し、予測した売上指標に基づいて商品の広告に関するコンテンツを提供する。

なお、ここでいう売上指標とは、ストアが扱う商品の販売に関する指標であり、例えば、商品の販売目標数、販売目標数の達成時期（以下、販売達成時期とする）、販売目標数および販売達成時期に応じて必要となる広告予算等を含む。

ここで、従来のコンテンツ提供装置について説明する。従来のコンテンツ提供装置は、例えば、商品の販売目標数とかかる商品の現在の販売数とに基づいて商品の販売価格を変更するものであった。

しかしながら、従来のコンテンツ提供装置は、例えば、商品の販売価格を変更した後に、商品の販売目標数を達成できるか否かを予測できるものではない。このため、例えば出品者が目標販売数を達成するために広告を出稿しようとする場合、過剰な広告出稿、あるいは、不十分な広告出稿をしてしまうおそれがある。つまり、従来は、出品者に対して適切な広告コンテンツを提供する点で改善の余地があった。

そこで、実施形態に係るコンテンツ提供装置１は、商品の売上を予測し、予測した売上に基づいて商品を扱うストアに対して適切な広告コンテンツを提供可能とした。

具体的には、実施形態に係るコンテンツ提供装置１は、まず、ストアＡの管理者Ｍ１から販売元端末１０を介して商品の登録を受け付ける（ステップＳ１１）。図１に示す例では、ストアＡの管理者Ｍ１は、「設定商品名」、「設定商品単価」、「販売達成時期」、「販売目標数」をコンテンツ提供装置１へ登録する。

例えば、図１では、ストアＡの管理者Ｍ１が、商品名「天然水２Ｌ（６本セット）」を商品単価９００円でコンテンツ提供装置１に登録することを示している。また、ストアＡの管理者Ｍ１は、商品名「天然水２Ｌ（６本セット）」を販売達成時期である２０１７年４月１日までに２０００個を販売達成したいことをコンテンツ提供装置１に登録する。

なお、登録する商品は、既にコンテンツ提供装置１に登録された商品であってもよく、あるいは、新規の商品、つまり、コンテンツ提供装置１に登録されていない商品であってもよい。既にコンテンツ提供装置１に登録された商品の場合、コンテンツ提供装置１は、「販売達成時期」、「販売目標数」の登録を受け付ける。

つづいて、実施形態に係るコンテンツ提供装置１は、登録された商品を扱うストアを分類する（ステップＳ１２）。例えば、コンテンツ提供装置１は、商品の広告に関する指標の実績値に基づいてかかる指標が類似する指標グループにストアを分類する。

図１に示す例では、コンテンツ提供装置１は、ストアＡが有する広告に関する指標の実績値と類似する指標グループにストアＡを分類する。なお、コンテンツ提供装置１は、指標グループに分類する前に、予めストアが扱う商品の種別毎の種別グループに分類してもよい。

例えば、コンテンツ提供装置１は、天然水を扱うストアＡを飲料水の種別グループに分類する。種別グループの分類の詳細については、後述する。

つづいて、実施形態に係るコンテンツ提供装置１は、分類した指標グループに属する他ストアが扱う他商品の実績値に基づいてストアが扱う商品の販売に関する売上指標を予測する（ステップＳ１３）。

図１に示す例では、実施形態に係るコンテンツ提供装置１は、商品名「天然水２Ｌ（６本セット）」の「販売達成時期」および「販売目標数」の登録を受け付けた場合に、広告予算３０万円を売上指標として予測する。

つづいて、実施形態に係るコンテンツ提供装置１は、予測した売上指標に基づいてストアＡに対して商品の広告に関するコンテンツを提供する（ステップＳ１４）。例えば、図１に示すように、必要な広告予算を通知したり、かかる広告予算における広告タイプを通知したりする。

例えば、図１に示す例では、コンテンツ提供装置１は、商品名「天然水２Ｌ（６本セット）」の予測した売上指標である広告予算３０万円を通知するとともに、広告予算３０万円で推奨する広告タイプＡを提供する。

つまり、商品名「天然水２Ｌ（６本セット）」の広告予算をストアＡの管理者Ｍ１自らが計算する必要がなく、広告予算に合わせた広告タイプも選ぶ必要がない。このように、実施形態に係るコンテンツ提供装置１によれば、他ストア等の過去の実績から商品の売上を予測して、適切な広告予算を提供することで、無駄な広告の出稿を防ぐことができる。したがって、出品者であるストアに対して適切な広告コンテンツを提供できる。

なお、実施形態に係るコンテンツ提供装置１は、予測した売上指標等をストアに提供する際に、販売予測画面Ｗ１（図８参照）等のユーザインターフェースを生成し、提供することができるが、かかる点については図８を用いて後述する。

〔２．コンテンツ提供システム〕
次に、図２を用いて、上記のコンテンツ提供装置１を含むコンテンツ提供システムＳについて説明する。図２は、実施形態に係るコンテンツ提供システムＳの構成を示す図である。図２に示すように、実施形態に係るコンテンツ提供システムＳには、コンテンツ提供装置１と、複数台の販売元端末１０−１，１０−２と、複数台のユーザ端末１００−１，１００−２とが含まれる。

これらの各種装置は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、以下では、複数台の販売元端末１０−１，１０−２および複数台のユーザ端末１００−１，１００−２を、特に区別なく説明する場合、販売元端末１０およびユーザ端末１００と記載する。

コンテンツ提供装置１は、商品に関する商品情報を消費者であるユーザに提供し、かかるユーザから商品の購入を受け付けるサーバ装置である。例えば、コンテンツ提供装置１は、所定のウェブサイト（ＥＣサイト）を介して、商品情報の提供や、商品購入の受付等を行う。つまり、コンテンツ提供装置１は、ショッピングサーバに対応する装置である。

また、コンテンツ提供装置１は、ストアが扱う商品の売上指標を予測し、予測した売上指標に基づいて商品の広告に関するコンテンツをストアに対して提供する装置である。

販売元端末１０は、販売元であるストアＡの管理者Ｍ１によって利用される情報処理装置である。販売元端末１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等により実現される。

販売元端末１０は、例えば、ストアＡの管理者Ｍ１の指示に従って、商品に関する商品情報を送信することで、電子商取引サービスにおいて販売する商品を追加したり、商品の広告を入稿したりする。

ユーザ端末１００は、ユーザによって利用される端末装置である。ユーザ端末１００は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。

ユーザ端末１００は、例えば、ユーザの指示に従って、コンテンツ提供装置１にアクセスすることで、コンテンツ提供装置１から受け付けた検索入力画面や、検索結果画面、商品の詳細画面等を表示する。また、ユーザ端末１００は、商品の詳細画面で商品の購入を示す操作を受け付けた場合、コンテンツ提供装置１から商品の送付方法に関する画面や決済に関する画面を受け付けて表示する。

〔３．コンテンツ提供装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係るコンテンツ提供装置１の構成について説明する。図３は、実施形態に係るコンテンツ提供装置１の構成例を示す図である。図３に示すように、コンテンツ提供装置１は、制御部２と、記憶部３と、通信部４とを有する。

なお、コンテンツ提供装置１は、コンテンツ提供装置１の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（３−１．通信部４）
通信部４は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部４は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、例えばコンテンツ提供システムＳに含まれる販売元端末１０やユーザ端末１００等の間で情報の送受信を行う。

（３−２．記憶部３）
記憶部３は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図３に示すように、実施形態に係る記憶部３は、商品情報３１と、ストア情報３２と、広告情報３３とを記憶する。

（３−２−１．商品情報３１）
実施形態に係る商品情報３１は、商品に関する各種情報を含んだ情報である。図４は、実施形態に係る商品情報３１の一例を示す図である。図４に示すように、商品情報３１には、「ストア」、「商品ＩＤ」、「商品名」、「価格（円）」、「カテゴリ」、「売上（万円）」、「在庫数（個）」といった項目が含まれる。

「ストア」は、対応する商品の販売元であるストアを示す。なお、「ストア」には、ストアＩＤ等の販売元であるストアを識別するための識別情報が含まれてもよい。「商品ＩＤ」は、商品を識別するための識別情報を示す。

「商品名」は、商品の具体的な名称等を示す。「価格（円）」は、対応する商品の売値（円）を示す。「カテゴリ」は、商品の種別を示す。なお、図４に示すカテゴリの「飲料」は、一例であり、より細分化されてもよい。例えば、カテゴリを「飲食→飲料→水」のように複数の階層に分類することとしてもよい。

「売上（万円）」は、所定期間における商品の売上を示す。なお、「売上（万円）」は、全期間にわたる商品の売上であってもよく、一部の期間における商品の売上であってもよい。

「在庫数（個）」は、コンテンツ提供装置１に登録されている現在の商品の在庫数を示す。なお、「在庫数（個）」は、コンテンツ提供装置１に登録された商品の在庫数であってもよく、ストアの実店舗に残っている実際の在庫数であってもよい。

言い換えると、「在庫数（個）」は、コンテンツ提供装置１に登録された商品の在庫数である場合、ストアの実店舗に残っている実際の在庫数より少なくすることが好ましい。これは、例えば、商品がＥＣサイトでのショップ以外に実店舗でも展示販売されている場合に、ＥＣサイトと実店舗での、いわゆるダブルブッキングによる商品の欠品を防止するためである。

例えば、図４では、「ストアＡ」によって識別される出品者が、商品ＩＤ「ＧＤ１」によって識別される商品であって、商品名「天然水Ａ」の商品を、販売価格「９００円」で出品している例を示す。また、「ストアＡ」によって識別される出品者が、商品ＧＤ１に対してカテゴリ「飲料」を設定する。また、商品名「天然水Ａ」は、過去の所定期間の売上が２００万円であり、現時点での登録されている在庫数が３０００個であることを示している。

なお、図４に示す商品情報３１は、一例であり、例えば、商品画像や商品の詳細文等のコンテンツデータや、商品毎の広告に関する指標等を含んでもよい。

（３−２−２．ストア情報３２）
実施形態に係るストア情報３２は、商品の広告に関する指標の実績値を含む情報である。図５は、実施形態に係るストア情報３２の一例を示す図である。図５に示すように、ストア情報３２には、「ストア」、「商品数」、「ｉｍｐｓ（インプレッション）」、「ＣＴＲ（Click Through Rate）」、「ＰＶ（Page View）」、「ＵＵ（Unique User）」、「ＣＶＲ（Conversion Rate）」、「売上（万円）」、「ＲＯＡＳ（Return On Advertising Spend）」、「広告実績」といった項目が含まれる。

「ストア」は、対応する商品の販売元であるストアを示す。「商品数」は、ストアが扱っている商品の種類数を示す。「ｉｍｐｓ」は、インプレッションであり、ストアが扱う商品毎の検索結果画面への表示回数の総和を示す。「ＣＴＲ」は、クリックスルー率であり、「ｉｍｐｓ」に対する検索結果画面での商品へのクリック数の割合を示す。「ＰＶ」は、商品の詳細画面が表示された回数の総和を示す。「ＵＵ」は、商品の詳細画面を訪問したユーザ数を示す。例えば、１人のユーザが同じ詳細画面を１０回閲覧したとしても、「ＵＵ」は、「１」をカウントする。

「ＣＶＲ」は、コンバージョン率であり、「ＰＶ」または「ＵＵ」に対する商品の購入金額（あるいは購入数）の割合を示す。「売上（万円）」は、ストアが扱う商品の売上を示す。「ＲＯＡＳ」は、広告の費用対効果であり、「売上（万円）」を「広告実績」で除した値である。「広告実績」は、ストアが商品に費やした広告費用の総額を示す。

例えば、図５に示す例において、ストアＡは、３００種類の商品を扱っており、全商品の売上は８００万円であるとともに、広告に１００万円を費やしているため、広告の費用対効果は８（８００％）であることを示している。

また、ストアＡは、全商品が検索結果画面に表示された回数が８，０００回であり、検索結果画面で全商品のうちいずれかがクリックされた回数が２５０回であることを示す。また、ストアＡは、全商品のうちいずれかの商品の詳細画面が２００回表示され、訪問したユーザが１００人であることを示す。

また、ストアＡは、例えば、詳細画面が表示された２００回（あるいは、訪問したユーザ１００人）に対する商品の購入率が１％であることを示す。なお、ストア情報３２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報が含まれてよい。

（３−２−３．広告情報３３）
実施形態に係る広告情報３３は、コンテンツ提供装置１がストアに対して販売する広告に関する情報である。図６は、実施形態に係る広告情報３３の一例を示す図である。図６に示すように、広告情報３３には、「広告ＩＤ」、「種別」、「出稿期間」、「出稿料（総額）」といった項目が含まれる。

「広告ＩＤ」は、広告のタイプを識別するための識別情報を示す。「種別」は、広告の種別を示す。「出稿期間」は、広告が表示される期間であり、ストアとの契約期間を示す。「出稿料（総額）」は、広告を出稿する際に、ストアが支払う料金を示す。

例えば、図６に示す例において、「タイプＡ」によって識別される広告の種別は、動画であり、出稿の契約期間は１か月単位であり、１か月毎の出稿料が、最低３万であることを示している。なお、出稿料は、例えば、広告が表示される位置や、表示される領域の大きさ、文字数や動画の再生時間等によって決定される。また、広告情報３３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報が含まれてよい。

図３の説明に戻って、制御部２は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、コンテンツ提供装置１内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（コンテンツ提供プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部２は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図３に示すように、制御部２は、受付部２１と、種別分類部２２と、指標分類部２３と、予測部２４と、画面生成部２５と、提供部２６とを有し、以下に説明するコンテンツ提供処理の機能や作用を実現または実行する。

（３−３．受付部２１）
受付部２１は、種々の情報を受け付ける。例えば、受付部２１は、販売元端末１０を介してストアから商品の登録を受け付ける。例えば、受付部２１は、販売目標数、販売達成時期、広告予算（あるいは広告タイプ）の指定を受け付ける。また、受付部２１は、後述する画面生成部２５によって生成された販売予測画面Ｗ１（図８参照）へのユーザ操作を受け付ける。

（３−４．種別分類部２２）
種別分類部２２は、ストアから登録された商品の種別に基づいてストアを種別毎の種別グループに分類する。例えば、種別分類部２２は、商品情報３１の「カテゴリ」に基づいて商品を種別グループに分類する。例えば、商品名「天然水Ａ」（図４参照）は、カテゴリが飲料の種別グループに分類される。

なお、商品名「天然水Ａ」は、飲料の種別グループに分類されたが、これに限定されず、飲料水の種別グループの中でさらに細分化した種別グループに分類されてもよい。例えば、飲料水の種別グループの中に、清涼飲料水の種別グループや、アルコール飲料の種別グループをさらに含んでもよい。

また、種別分類部２２は、商品のカテゴリに限定されず、例えば商品情報３１の「価格（円）」の種別グループに分類されてもよい。具体的には、種別分類部２２は、商品の価格帯毎に分類されてもよい。

（３−５．指標分類部２３）
指標分類部２３は、ストアが扱う商品の広告に関する指標の実績値に基づいて指標が類似する指標グループにストアを分類する。指標分類部２３は、指標グループに属する他ストアの指標それぞれの平均値を算出し、算出した平均値と、商品の実績値との一致度に基づいてストアを分類する。

具体的には、指標分類部２３は、指標グループに属する他ストアの各指標の平均値と、受付部２１が登録を受け付けた商品の指標との各差分が最も小さくなる指標グループにかかる商品を扱うストアを分類する。

言い換えれば、指標分類部２３は、まず、各指標を軸とする複数次元の座標軸を設定する。例えば、「ｉｍｐｓ（インプレッション）」、「ＣＴＲ（Click Through Rate）」、「ＰＶ（Page View）」、「ＵＵ（Unique User）」、「ＣＶＲ（Conversion Rate）」、「売上（万円）」、「ＲＯＡＳ（Return On Advertising Spend）」、「広告実績」それぞれを軸とする８次元の座標軸を設定する。

そして、指標分類部２３は、設定した複数次元の座標軸上に、上記した各指標の平均値を座標位置としてプロットするとともに、登録された商品の指標を座標位置としてプロットする。そして、指標分類部２３は、平均値の座標点と、登録された商品の座標点との距離を算出し、かかる距離が最も近い指標グループにストアを分類する。

また、例えば、指標分類部２３は、種別分類部２２によって分類された種別グループに属する他ストアを指標グループに分類する。つまり、指標分類部２３は、種別グループ毎に指標グループを分類する処理を行う。

（３−６．予測部２４）
予測部２４は、指標分類部２３によって分類された指標グループに属する他ストアが扱う他商品の実績値に基づいてストアが扱う商品の販売に関する売上指標を予測する。例えば、予測部２４は、他商品の実績値の平均値を算出し、平均値に基づいて機械学習を行う。

例えば、予測部２４は、各指標の平均値を独立変数とする重回帰分析によって、売上指標を予測する。なお、予測部２４が用いる機械学習は、重回帰分析に限らず、様々なアルゴリズムが適用された機械学習を用いることができる。

また、予測部２４は、販売達成時期、販売目標数、広告予算のうち少なくとも１つを予測する。かかる点について、図７を用いて説明する。

図７は、実施形態に係る予測部２４の予測処理の一例を示す図である。図７では、ストアＡの管理者Ｍ１から商品のパラメータを受け付け、受け付けたパラメータに基づいて売上指標を予測し、通知する処理を示す。

図７に示すように、予測部２４は、入力項目として「商品名」、「商品単価」、「売上指標」のパラメータを受け付ける。「商品名」は、商品の名称を示す。なお、「商品名」において、商品のカテゴリをパラメータとしてさらに受け付けてもよい。

「商品単価」は、商品の販売価格を示す。「売上指標」は、「販売達成時期」、「販売目標数」、「広告予算（広告タイプ）」を含み、この３つの売上指標のうち、いずれか２つをストアＡの管理者Ｍ１から受け付ける。つまり、予測部２４は、受け付けなかった残り１つの売上指標を予測する。

図７に示すように、例えば、予測部２４は、販売目標数Ａ２として「２０００個」および広告予算Ａ３として「１６万円」を受け付けたとする。かかる場合に、予測部２４は、販売達成時期Ａ１として「２０１７年４月１日」を予測結果として算出し、ストアＡの管理者Ｍ１へ通知する。

また、例えば、予測部２４は、販売達成時期Ａ１として「２０１７年４月１日」および広告予算Ａ３として「８万円」を受け付けたとする。かかる場合に、予測部２４は、販売目標数Ａ２として「７５０個」を予測結果として算出する。

また、例えば、予測部２４は、販売達成時期Ａ１として「２０１７年４月１日」および販売目標数Ａ２として「２０００個」を受け付けたとする。かかる場合に、予測部２４は、広告予算Ａ３として「３０万円」を予測結果として算出する。なお、広告予算Ａ３は、金額に限らず、広告タイプ（図６参照）であってもよい。

（３−７．画面生成部２５）
画面生成部２５は、種々の画面を生成する。例えば、画面生成部２５は、商品の販売開始から販売達成時期までの商品の予測される販売数が時系列で表示された販売予測画面Ｗ１を生成する。ここで、図８を用いて、販売予測画面Ｗ１について説明する。

図８は、実施形態に係る販売予測画面Ｗ１の一例を示す図である。図８には、ストアＡの管理者Ｍ１が所有する販売元端末１０に表示される販売予測画面Ｗ１の一例を示している。

また、図８には、縦軸を販売目標数とし、横軸を販売達成時期としたグラフを示している。かかる縦軸および横軸は、いわゆるスクロールバー状になっており、縦軸ノブＰ１が上下にスライドし、横軸ノブＰ２が左右にスライドする。縦軸ノブＰ１は、上に位置するほど、販売目標数が多くなり、横軸ノブＰ２は、右に位置するほど、販売達成時期が遅くなる。

また、図８に示す販売予測画面Ｗ１には、広告予算および広告タイプを表示した予算領域Ｐ３およびタイプ領域Ｐ４が配置されている。販売予測画面Ｗ１において、縦軸ノブＰ１および横軸ノブＰ２の位置を決定すると、広告予算および広告タイプが自動で算出され、予算領域Ｐ３およびタイプ領域Ｐ４に表示される。

これと同時に、図８に示すグラフには、広告タイプＡを出稿した場合の予測される販売数が線状（実線）に表される。また、図８に示すグラフには、広告タイプＡ以外に広告タイプＢの場合の予測される販売数が異なる表示形態（図８では、一点鎖線で表示）される。これは、比較用として示している。

つまり、図８に示す例では、仮に、広告タイプＡで出稿した場合、予測される販売数が２０１７年４月１日時点では、２０００個であり、広告タイプＢで出稿した場合、予測される販売数が、１０００個であることを示している。

また、図８に示す例において、２０１７年１月１日時点では、広告タイプＢで出稿した方が、広告タイプＡで出稿するよりも若干効果が高いことがわかる。つまり、管理者Ｍ１は、販売予測画面Ｗ１のグラフを見て、広告タイプＡおよび広告タイプＢを比較することで、最適な広告タイプを容易に判別することができる。

また、販売予測画面Ｗ１において、売上指標の再設定も行うことができる。具体的には、管理者Ｍ１が縦軸ノブＰ１や、横軸ノブＰ２をスライドさせると、スライド後の位置に応じて広告予算および広告タイプが再計算される。つまり、受付部２１は、販売予測画面Ｗ１に対するユーザ操作（管理者Ｍ１の操作）によって販売達成時期および販売目標数の少なくとも一方の変更を受け付ける。そして、予測部２４は、受付部２１が受け付けた変更の内容に基づいて売上指標を再予測する。

なお、販売予測画面Ｗ１では、販売達成時期および販売目標数の再予測も可能である。具体的には、受付部２１は、管理者Ｍ１から予算領域Ｐ３およびタイプ領域Ｐ４のうち少なくとも一方への入力を受け付ける。また、受付部２１は、販売達成時期および販売目標数のいずれか一方を固定する操作を管理者Ｍ１から受け付ける。

そして、予測部２４は、販売達成時期および販売目標数のうち、固定されなかった売上指標を予測し、予測される位置に縦軸ノブＰ１または横軸ノブＰ２を移動させる。

（３−８．提供部２６）
提供部２６は、予測部２４によって予測された売上指標に基づいてストアに対して商品の広告に関するコンテンツを提供する。例えば、提供部２６は、画面生成部２５によって生成された販売予測画面Ｗ１を提供する。また、例えば、提供部２６は、予測部２４によって予測された広告予算に応じた広告の種別を提供する。

具体的には、提供部２６は、広告予算に基づいて、広告情報３３の中から最適な広告タイプを選択し、選択した広告タイプを提供する。なお、提供部２６は、広告タイプを１種類のみ選択してもよく、あるいは複数を組み合わせて選択してもよい。

〔４．処理手順〕
次に、図９を用いて、実施形態に係るコンテンツ提供装置１が実行する提供処理の手順について説明する。図９は、実施形態に係るコンテンツ提供装置１が実行する提供処理の手順を示すフローチャートである。

図９に示すように、まず、コンテンツ提供装置１の種別分類部２２は、ストアが扱う商品の種別に基づいてストアを種別毎の種別グループに分類する（ステップＳ１０１）。つづいて、指標分類部２３は、商品の広告に関する指標の実績値に基づいて指標が類似する指標グループにストアを分類する（ステップＳ１０２）。

つづいて、予測部２４は、指標分類部２３によって分類された指標グループに属する他ストアが扱う他商品の実績値に基づいてストアが扱う商品の販売に関する売上指標を予測する（ステップＳ１０３）。

つづいて、提供部２６は、売上指標における広告予算に基づいて広告タイプを決定する（ステップＳ１０４）。つづいて、提供部２６は、決定した広告タイプをストアに提供し（ステップＳ１０５）、処理を終了する。

〔５．効果〕
上述してきたように、実施形態に係るコンテンツ提供装置１は、指標分類部２３と、予測部２４と、提供部２６とを備える。指標分類部２３は、ストアが扱う商品の広告に関する指標の実績値に基づいて指標が類似する指標グループにストアを分類する。予測部２４は、指標分類部２３によって分類された指標グループに属する他ストアが扱う他商品の実績値に基づいてストアが扱う商品の販売に関する売上指標を予測する。提供部２６は、予測部２４によって予測された売上指標に基づいてストアに対して商品の広告に関するコンテンツを提供する。

これにより、実施形態に係るコンテンツ提供装置１は、他ストア等の過去の実績から商品の売上を予測して、適切な広告予算を提供することで、無駄な広告の出稿を防ぐことができるため、出品者であるストアに対して適切な広告コンテンツを提供できる。

また、実施形態に係るコンテンツ提供装置１は、種別分類部２２を備える。種別分類部２２は、商品の種別に基づいてストアを種別毎の種別グループに分類する。指標分類部２３は、種別分類部２２によって分類された種別グループに属する他ストアを指標グループに分類する。

これにより、実施形態に係るコンテンツ提供装置１は、登録された商品をカテゴリ毎に絞り込むことができるため、売上指標の予測精度を向上させることができる。

また、実施形態に係るコンテンツ提供装置１において、予測部２４は、売上指標として、商品の販売達成時期、販売目標数および広告予算のうち少なくとも１つを予測する。

これにより、実施形態に係るコンテンツ提供装置１は、出品者であるストアにとって必要な売上指標の予測結果を提供することができる。つまり、出品者に対して適切な広告コンテンツを提供することができる。

また、実施形態に係るコンテンツ提供装置１において、予測部２４は、広告予算を予測する。提供部２６は、予測部２４によって予測された広告予算に応じた広告の種別を提供する。

これにより、実施形態に係るコンテンツ提供装置１は、出品者であるストアが広告予算から広告タイプを手動で選択しなくてよいため、作業数を減らすことができるとともに、間違った広告タイプを選択することを防止できる。

また、実施形態に係るコンテンツ提供装置１において、指標分類部２３は、指標グループに属する他ストアの指標それぞれの平均値を算出し、当該平均値と、商品の実績値との一致度に基づいてストアを分類する。

これにより、実施形態に係るコンテンツ提供装置１は、ストアを類似性の高い指標グループに分類できるため、売上指標の予測精度を向上させることができる。

また、実施形態に係るコンテンツ提供装置１において、予測部２４は、他商品の実績値の平均値を算出し、当該平均値に基づいて機械学習を行うことで、売上指標を予測する。

これにより、実施形態に係るコンテンツ提供装置１は、他商品の実績値に基づいてより正確な売上指標の予測が可能となる。

また、実施形態に係るコンテンツ提供装置１は、画面生成部２５を備える。画面生成部２５は、商品の販売開始から販売達成時期までの商品の予測される販売数が時系列で表示された販売予測画面を生成する。提供部２６は、画面生成部２５によって生成された販売予測画面を提供する。

これにより、実施形態に係るコンテンツ提供装置１は、出品者であるストアの管理者が容易に売上指標を判別することができるとともに、予測される販売数を時系列で確認することができるため、出品者の満足度を向上させることができる。

また、実施形態に係るコンテンツ提供装置１は、受付部２１を備える。受付部２１は、販売予測画面に対するユーザ操作によって販売達成時期および販売目標数の少なくとも一方の変更を受け付ける。予測部２４は、受付部２１が受け付けた変更の内容に基づいて売上指標を再予測する。

これにより、実施形態に係るコンテンツ提供装置１は、出品者であるストアの管理者が売上指標の再計算を容易に行うことができる。

〔６．プログラム〕
また、上述してきた実施形態にかかるコンテンツ提供装置１は、例えば図１０に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１０は、コンテンツ提供装置１の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、ネットワークＮを介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを、入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態にかかるコンテンツ提供装置１として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部２の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部３内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを、記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、ネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

〔７．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上述してきた実施形態に記載した各処理は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

また、上記してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、受付部は、受付手段や受付回路に読み替えることができる。

１ コンテンツ提供装置
２ 制御部
３ 記憶部
４ 通信部
１０ 販売元端末
２１ 受付部
２２ 種別分類部
２３ 指標分類部
２４ 予測部
２５ 画面生成部
２６ 提供部
３１ 商品情報
３２ ストア情報
３３ 広告情報
１００ ユーザ端末

Claims (10)

1. ストアが扱う商品の広告に関する指標の実績値の情報を記憶する記憶部と、
   前記記憶部に記憶された前記実績値に基づいて、一の前記ストアの前記実績値と、前記指標が類似する指標グループに含まれる他ストアの前記実績値との一致度を算出し、当該一致度に基づいて前記一のストアを前記指標グループに分類する指標分類部と、
   前記指標分類部によって分類された前記指標グループに属する他ストアが扱う他商品の前記実績値を説明変数とし、前記ストアが扱う商品の販売に関する売上指標を目的変数とする機械学習を行うことで、前記売上指標を予測する予測部と、
   前記予測部によって予測された前記売上指標に基づいて、前記ストアに対して当該売上指標を達成可能な前記商品の広告予算、または、広告種別の少なくとも一方を含むコンテンツを提供する提供部と
   を備えることを特徴とするコンテンツ提供装置。
2. 前記商品の種別に基づいて前記ストアを前記種別毎の種別グループに分類する種別分類部を備え、
   前記指標分類部は、
   前記種別分類部によって分類された前記種別グループに属する前記他ストアを前記指標グループに分類すること
   を特徴とする請求項１に記載のコンテンツ提供装置。
3. 前記予測部は、
   前記売上指標として、前記商品の販売達成時期、販売目標数および広告予算のうち少なくとも１つを予測すること
   を特徴とする請求項１または２に記載のコンテンツ提供装置。
4. 前記予測部は、
   前記広告予算を予測し、
   前記提供部は、
   前記予測部によって予測された前記広告予算に応じた前記広告の種別を提供すること
   を特徴とする請求項３に記載のコンテンツ提供装置。
5. 前記指標分類部は、
   前記指標グループに属する前記他ストアの前記指標それぞれの平均値を算出し、当該平均値と、前記実績値との一致度に基づいて前記ストアを分類すること
   を特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載のコンテンツ提供装置。
6. 前記予測部は、
   前記他商品の前記実績値の平均値を算出し、当該平均値に基づいて機械学習を行うことで、前記売上指標を予測すること
   を特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載のコンテンツ提供装置。
7. 前記商品の販売開始から前記販売達成時期までの前記商品の予測される販売数が時系列で表示された販売予測画面を生成する画面生成部を備え、
   前記提供部は、
   前記画面生成部によって生成された前記販売予測画面を提供すること
   を特徴とする請求項３または４に記載のコンテンツ提供装置。
8. 前記販売予測画面に対するユーザ操作によって前記販売達成時期および前記販売目標数の少なくとも一方の変更を受け付ける受付部を備え、
   前記予測部は、
   前記受付部が受け付けた前記変更の内容に基づいて前記売上指標を再予測すること
   を特徴とする請求項７に記載のコンテンツ提供装置。
9. コンテンツ提供装置が実行するコンテンツ提供方法であって、
   ストアが扱う商品の広告に関する指標の実績値の情報を記憶する記憶工程と、
   前記記憶工程によって記憶された前記実績値に基づいて、一の前記ストアの前記実績値と、前記指標が類似する指標グループに含まれる他ストアの前記実績値との一致度を算出し、当該一致度に基づいて前記一のストアを前記指標グループに分類する指標分類工程と、
   前記指標分類工程によって分類された前記指標グループに属する他ストアが扱う他商品の前記実績値を説明変数とし、前記ストアが扱う商品の販売に関する売上指標を目的変数とする機械学習を行うことで、前記売上指標を予測する予測工程と、
   前記予測工程によって予測された前記売上指標に基づいて、前記ストアに対して当該売上指標を達成可能な前記商品の広告予算、または、広告種別の少なくとも一方を含むコンテンツを提供する提供工程と
   を含むことを特徴とするコンテンツ提供方法。
10. ストアが扱う商品の広告に関する指標の実績値の情報を記憶する記憶手順と、
    前記記憶手順によって記憶された前記実績値に基づいて、一の前記ストアの前記実績値と、前記指標が類似する指標グループに含まれる他ストアの前記実績値との一致度を算出し、当該一致度に基づいて前記一のストアを前記指標グループに分類する指標分類手順と、
    前記指標分類手順によって分類された前記指標グループに属する他ストアが扱う他商品の前記実績値を説明変数とし、前記ストアが扱う商品の販売に関する売上指標を目的変数とする機械学習を行うことで、前記売上指標を予測する予測手順と、
    前記予測手順によって予測された前記売上指標に基づいて、前記ストアに対して当該売上指標を達成可能な前記商品の広告予算、または、広告種別の少なくとも一方を含むコンテンツを提供する提供手順と
    をコンピュータに実行させることを特徴とするコンテンツ提供プログラム。

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